i-will-going 님의 블로그

목차1. 음성인식 기술의 발전과 대중화 배경2. 주요 음성인식 AI 비서의 발전과 경쟁3. 음성인식 기술의 응용 분야 확대4. 음성인식 기술의 정확도 향상과 다국어 지원5. 음성인식 기술의 프라이버시 및 보안 이슈와 미래 전망 1. 음성인식 기술의 발전과 대중화 배경 2010년대 후반은 음성인식 기술이 급속도로 발전하고 대중화된 시기입니다. 이 시기의 음성인식 기술 발전은 여러 요인이 복합적으로 작용한 결과입니다. 첫째, 딥러닝과 신경망 기술의 발전으로 음성 인식의 정확도가 크게 향상되었습니다. 특히 순환 신경망(RNN)과 장단기 메모리(LSTM) 네트워크의 도입으로 문맥을 고려한 더 정확한 음성 인식이 가능해졌습니다. 둘째, 빅데이터의 활용이 음성인식 기술의 성능 향상에 크게 기여했습니다. 대규모 음성..

목차1. 알파고와 이세돌의 역사적인 대결2. 알파고의 기술적 특징과 혁신3. 대국의 진행과 주요 장면들4. 대국의 영향과 의의5. 알파고 이후의 발전과 미래 전망 1. 알파고와 이세돌의 역사적인 대결 2016년 3월 9일부터 15일까지 서울에서 진행된 알파고와 이세돌 9단의 바둑 대국은 인공지능의 역사에 큰 획을 그은 사건이었습니다. 구글 딥마인드가 개발한 인공지능 바둑 프로그램인 알파고는 당시 세계 최고의 바둑 기사 중 한 명으로 꼽히던 이세돌과 5번의 대국을 펼쳤습니다. 이 대결은 단순한 바둑 경기를 넘어 인간의 지능과 기계의 인공지능이 맞붙는 상징적인 사건으로 전 세계의 이목을 집중시켰습니다. 대국은 총 5번 진행되었으며, 알파고가 4승 1패로 승리를 거두었습니다. 이는 인공지능이 복잡한 전략 게임..

목차1. ImageNet 대회와 2012년의 혁명적 순간2. AlexNet의 기술적 혁신과 성공 요인3. ImageNet 데이터셋의 중요성과 역할4. 2012년 이후의 딥러닝 혁명과 발전5. 딥러닝 혁명의 의의와 미래 전망  1. ImageNet 대회와 2012년의 혁명적 순간 2012년 9월 30일은 인공지능의 역사에서 중요한 전환점이 된 날입니다. 이날 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)에서 AlexNet이라는 심층 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)이 놀라운 성과를 거두며 딥러닝 혁명의 시작을 알렸습니다. AlexNet은 토론토 대학의 Alex Krizhevsky, Ilya Sutskeve..

목차1. IBM Watson의 개발 배경과 목표2. Watson의 기술적 특징과 아키텍처2. Watson의 기술적 특징과 아키텍처4. Watson 승리의 의의와 AI 발전에 미친 영향5. Watson 이후의 AI 발전과 현재의 의미 1. IBM Watson의 개발 배경과 목표 2011년 2월, IBM의 인공지능 시스템 Watson이 미국의 유명 퀴즈쇼 Jeopardy!에서 인간 챔피언들을 상대로 승리를 거두며 AI 역사에 한 획을 그었습니다. IBM Watson 프로젝트는 2006년 IBM 연구소의 데이비드 페루치(David Ferrucci) 박사의 제안으로 시작되었습니다. 당시 IBM은 1997년 체스 챔피언 가리 카스파로프를 이긴 Deep Blue 이후 새로운 AI 도전 과제를 찾고 있었습니다. Je..

목차1. 스마트폰의 진화와 AI 비서의 탄생2. AI 비서의 발전과 생태계 확장3. AI 비서의 기술적 진보와 사회적 영향4. AI 비서와 스마트폰의 공진화5. 2010년대 말의 AI 비서와 미래 전망 1. 스마트폰의 진화와 AI 비서의 탄생 2010년대는 스마트폰 기술의 급격한 발전과 함께 인공지능(AI) 비서의 등장으로 특징지어지는 시기였습니다. 이 시대의 시작은 2010년 애플이 Siri를 개발한 회사를 인수하면서 본격화되었습니다. 2011년 10월 4일, 아이폰 4S와 함께 공개된 Siri는 최초의 현대적 디지털 가상 비서로 기록되었습니다. Siri는 문자 메시지 전송, 전화 걸기, 날씨 확인, 알람 설정 등의 기본적인 작업을 음성 명령으로 수행할 수 있었습니다. 이는 사용자와 기기 간의 상호작용..

목차1. 2000년대 초반: 기계 학습의 새로운 시대 개막2. 2000년대 중반: 딥러닝의 부활과 새로운 알고리즘의 등장3. 2000년대 후반: 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 융합4. 산업 응용의 확대와 실용화5. 2000년대 말: 새로운 도전과 미래 전망 1. 2000년대 초반: 기계 학습의 새로운 시대 개막 2000년대는 기계 학습(Machine Learning, ML)이 본격적으로 부상하고 발전한 시기입니다. 이 시기의 시작은 1990년대 후반부터 이어진 인터넷의 급속한 성장과 맞물려 있습니다. 웹의 확산으로 인해 방대한 양의 디지털 데이터가 생성되기 시작했고, 이는 기계 학습 알고리즘을 훈련시키는 데 필요한 풍부한 데이터 소스를 제공했습니다. 또한, 컴퓨터 하드웨어의 성능이 크게 향상되면서 복잡한 ..

목차1. 1990년대 초반: 월드 와이드 웹의 탄생과 인터넷의 대중화2. 1990년대 중후반: 닷컴 붐과 인터넷 경제의 성장3. 2000년대 초반: 닷컴 버블의 붕괴와 Web 2.0의 등장4. 빅데이터의 개념 형성과 초기 발전5. 빅데이터 기술의 발전과 응용 1. 1990년대 초반: 월드 와이드 웹의 탄생과 인터넷의 대중화 1990년대 초반은 인터넷 역사에서 가장 중요한 전환점 중 하나였습니다. 1989년 CERN의 팀 버너스-리(Tim Berners-Lee)가 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 개념을 제안했고, 1990년에는 최초의 웹 브라우저와 서버 소프트웨어를 개발했습니다. 1991년에 월드 와이드 웹이 일반에 공개되면서 인터넷은 급속도로 대중화되기 시작했습니다. 이 시기에 Gopher..

목차1. IBM의 딥 블루와 가리 카스파로프의 역사적 대결2. 대결의 세부 내용과 전략적 분석3. 딥 블루의 기술적 특성과 개발 과정4. 대결의 영향과 논란5. 딥 블루 이후의 AI 발전과 현재의 의미 1. IBM의 딥 블루와 가리 카스파로프의 역사적 대결 1997년 5월 3일부터 11일까지 뉴욕에서 열린 IBM의 슈퍼컴퓨터 딥 블루와 세계 체스 챔피언 가리 카스파로프의 대결은 인공지능의 역사에서 중요한 이정표가 되었습니다. 이 대결은 단순한 체스 경기를 넘어 인간의 지능과 기계의 연산 능력이 맞붙는 상징적인 사건이었습니다. 딥 블루는 1996년 필라델피아에서 열린 첫 번째 대결에서 카스파로프에게 2-4로 패배한 후, IBM 팀은 1년간 하드웨어와 소프트웨어를 대폭 개선했습니다. 1997년 버전의 딥 블..

목차1. 역전파 알고리즘의 정의와 목적2. 역전파 알고리즘의 작동 원리3. 역전파 알고리즘의 수학적 기반4. 역전파 알고리즘의 주요 구성 요소5. 역전파 알고리즘의 장단점과 현대적 응용 그럼 저번 글에 적었던 역전파 알고리즘이란 무엇인지 자세히 알아봅시다. 1. 역전파 알고리즘의 정의와 목적 역전파 알고리즘(Backpropagation Algorithm)은 인공신경망, 특히 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)을 학습시키는 데 사용되는 핵심적인 알고리즘입니다. 이 알고리즘의 주요 목적은 신경망의 출력값과 목표값 사이의 오차를 최소화하는 것입니다. '역전파'라는 이름은 오차를 출력층에서 입력층 방향으로 '역으로 전파'하면서 각 층의 가중치를 조정하는 과정에서 유래했습니다. 역전..

목차1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의2. 역전파 알고리즘의 작동 원리와 혁신성3. 1986년 이후의 신경망 연구의 부흥4. 신경망 구조와 학습 알고리즘의 다양화5. 1986년 발전의 장기적 영향과 현대 AI로의 연결1. 역전파 알고리즘의 재발견과 그 의의 1986년은 인공신경망 연구의 역사에서 중요한 전환점이 된 해입니다. 이 해에 데이비드 루멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 로널드 윌리엄스(Ronald Williams)가 "Learning representations by back-propagating errors"라는 제목의 획기적인 논문을 발표했습니다. 이 논문은 역전파(backpropagation) 알고리즘을 재조명하고, 그 중요성을 널리 ..